在过去10年中，服务器技术已经经历了很长的一段发展历程。为什么要说10年？其实并没有什么特别的原因，真的。我几乎只是随意选择了这一个比较好算的时间段。因为无论我们所选取的20年还是两年，在整个技术领域，不断的发展变化是唯一的不变的。只需要简单的想想在今天的IT业界被我们称为“服务器”的东西，与10年前被称之为“服务器”的东西已经有了很大的不同这一事实，就已然很容易理解了。的确，今天的“服务器”甚至不一定是实际的物理设备。考虑到这一点，不妨就让我们来看看当前在服务器技术领域中的六大趋势吧。
从单处理器系统转移到多处理器系统
在高级别，服务器技术的发展趋势是由应用程序和市场需求所推动的。还记得几十年前，企业应用程序（如数据库、ERP和CAD程序）的性能要求开始为单处理器服务器系统的功能所带来的压力吗？作为对这些需求压力的响应，业界开发了多处理器服务器以及与它们一起使用的编程模型。不足为奇的是，随着大型企业的需求的不断增长，服务器供应厂商也频频推出越来越大型的多处理器系统以响应企业客户的需求。
大数据和计算的横向扩展模型
我们今天的技术发展现状是怎样的？绝大多数是处在大数据和计算的横向扩展模型的环境中。基于Web经济的新的应用程序 - 许多人将其称之为大数据应用程序和最新一代的NoSQL数据库应用程序——类似于我们曾经构建大的多处理器服务器能力时所面临的压力。而这也导致编程模型的开发，使应用程序得以能够使用数百甚至数千的网络服务器作为计算集群平台。这就是谷歌所谓的“仓库规模计算（Warehouse Scale Computer）”。其也被称为横向扩展计算模型，不是使用更大的多处理器系统的纵向扩展模型。在这种横向扩展的大背景下，一台单一物理服务器是一个计算集群的组件，而该计算集群反过来又是新的服务器。
高性能网络技术的发展
由于高性能网络技术的进步，可扩展性，故障弹性，在线故障修复和升级的概念也已经从服务器硬件转移到集群软件层。10Gb以太网使得过去由于性能原因而不得不直接与服务器集成的I/O设备，现在可以通过网络提供服务。因此，一台单一物理服务器组件的架构已经被大大简化。在硬件层面，其是具有一个或两个处理器、内存和网络接口的具成本效益的计算平台。同时，Linux已成为这些服务器广泛接受的基本软件平台。一个服务器的“设计”现在由一台网络简化的物理服务器和I/O设备的软件组成。这样的服务器可以根据需要，以及通常是根据企业工作流的需求在软件中进行规模化缩放——而这一功能在之前则是不切实际的。这个模型的缺点是有太多硬件和软件组件必须正确配置在一起工作。这个模型需要直到最近才出现的新的管理系统和硬件架构元素。
虚拟机和容器技术
虚拟机（VM）和容器技术的出现实现了服务器计算环境的抽象和封装，可以作为服务器平台上的应用程序运行的软件实体。这两种技术正在成为公共云服务提供商的规范。多台虚拟机和容器可以被部署在一台物理服务器上，从而得以能够将多台服务器整合到较少数量的物理服务器上。这有效地提高了硬件的效率，并减少了数据中心的空间占用面积。在这种情况下，一台“服务器”是虚拟机或容器软件镜像（container image），而不再是硬件实体了！这样的“服务器”可以被创建、保存（或暂停）、或被传送到不同的硬件服务器——这些概念完全与服务器的传统概念相异，但是却创建了物理服务器所不可用的部署功能。此外，一个完全配置和测试的软件堆栈的一台虚拟机或容器镜像可以被保存和分配，封装学习和专业知识。这有助于快速部署应用程序，从而节省人力成本和时间成本。这是虚拟机和容器模型的主要价值主张之一。
与一个完全配置和测试的软件堆栈虚拟机/容器很类似的是，其可以作为软件镜像进行管理，可以保存和重新部署，横向扩展环境的软件堆栈（包括底层的逻辑服务器的配置） 可以被抽象、保存和重新部署。这使得可以快速部署横向扩展的应用程序，帮助企业最终用户处理横向扩展系统的复杂性。鉴于底层计算平台可以基于工作流的需求进行修改，这是特别有价值的。
内存技术的发展
但我们不要忘记了硬件。诸如相变化内存（Phase Change Memory，PCM）和可变电阻式存储器（ReRAM）之类的存储器技术的进步正在使得具有类似于当今服务器中的DRAM的访问时间的新型的存储器提供了2到10倍的容量，且具有成本优势和持久性。这种即将到来的新型存储器类将在DRAM和磁盘存储之间创建新的存储器层级，称为存储类存储器和永久存储器。高容量，加上新的内存技术所提供的低延迟性能，将推动实现全新的应用程序性能，其将比现在的服务器高出几个数量级。但与此同时，其也带来了一些需要克服的架构方面的挑战，才得以能够发挥其全部的潜力并实现广泛的使用。这些挑战包括（1）系统中的存储器区域的持久性的应用程序意识，该存储器空间的一部分要么在处理器上的易失性高速缓存中；要么在DRAM中，以及（2）处理故障失败服务器上的具有持久性的、且潜在具有价值的数据。Linux社区正在积极处理这些问题，我们应该有望能够在未来的12到18个月内看到解决方案开始出现，如果不是更快的话。
链接到企业数据库的机器学习和移动应用程序
到目前为止，诸如x86的通用处理器架构已经专门用于服务器的设计中，并且这些通用的微处理器将被编程以满足每款应用程序的需要。然而，更新的、更强大和更苛刻的应用程序，如机器学习，安全功能和高带宽压缩在通用处理器上执行效率非常低。因此，当今正在部署的较新的服务器都是基于GP和GPU处理器、机器学习处理器和密码处理器的一个混合。这些较新的服务器提供了比标准通用处理器架构大大提高的性能级别（数量级）。因此，企业数据中心将迁移到日益异构的计算环境中，具备特定应用程序的专用服务器。
此外，与实时响应的企业数据库关联的移动应用程序推动了这种新型服务器的市场需求。虽然传统企业应用程序的最终用户通常仅限于企业员工和潜在的一些合作伙伴，但这些新的应用程序现在正使得数以百万计的在线客户能够访问企业应用程序，如医疗保健、金融、旅游和社交媒体。他们需要相当数量级的事务吞吐量和毫秒级的响应时间。正在部署的新的横向扩展应用程序（如NoSQL数据库）以及基于闪存的存储，能够满足这一需求。
有望看到的更多的变化
因此，从上述对于当前服务器技术趋势的粗略总结中我们可以看出，变化和创新没有缺点，而这些进步的本身，就是一个发现新问题，并不断寻找新的解决方案的过程。在过去几年中，大数据、横向扩展的计算、高性能网络技术、虚拟机和容器技术、内存技术、机器学习和其他与企业数据库相关的高级应用程序的进步都推动了服务器技术的发展。现在的一台服务器甚至早已不是我们十年前所知道的服务器的样子了，那么谁又知道10年后的服务器看起来会像什么样呢？
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